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Formatos de Dados explicados

Formatos de dados comparados por estrutura e melhor uso.

Os formatos de dados codificam estrutura e valores para armazenamento ou transporte. Cada um otimiza para um leitor diferente: humanos, máquinas, ou ambos.

Tabela de referência · 33 entradas
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Configuração editada por humanos
Pares chave-valor baseados em indentação, com listas e aninhamentoArquivos de configuração, pipelines de CI e serialização de dados
Tabelas de pares chave-valor com valores tipadosConfiguração de aplicativos em projetos Rust e Python
Seções planas de pares chave-valorConfiguração simples de aplicativos e do sistema
Pares CHAVE=valor planos, um por linhaVariáveis de ambiente e segredos
JSON com chaves sem aspas, comentários e vírgulas finaisConfiguração editada à mão que fica próxima do JSON
JSON com comentários de linha e de blocoConfigurações de editor como as do VS Code
JSON com aspas, vírgulas e comentários relaxadosConfiguração amigável para humanos que converte para JSON
Restrições de valores tipados combinadas por unificaçãoEsquemas de configuração, validação e templating de Kubernetes
Nós com argumentos, filhos e aninhamentoDocumentos de configuração como alternativa ao YAML
Structs e enums estilo Rust com aninhamentoEstado de apps e jogos Rust via serde
Árvores binárias de propriedades com chaves, listas e valoresConfigurações de aplicativos macOS e iOS
Tags XML codificando chaves e valores de property listsProperty lists legíveis da Apple em projetos Xcode
Intercâmbio entre máquinas
Objetos e arrays aninhados com valores tipadosAPIs e configuração em todo lugar
Tags com atributos e aninhamento profundoDocumentos, SOAP e sistemas legados de empresa
Linhas de valores separados por vírgula sob um cabeçalhoDados tabulares e troca de planilhas
Objetos e arrays binários compactosPayloads rápidos e pequenos entre máquinas
Um objeto JSON por linha, sem array externoLogs de streaming, pipelines de eventos e exportações append-only
Layout binário colunar com codificação e estatísticas por colunaConsultas analíticas sobre subconjuntos de colunas em data lakes
Registros definidos por esquema em codificação de linha compactaPipelines Kafka e dados Hadoop com esquemas em evolução
Campos compactos marcados, declarados em um esquema separadoServiços gRPC e troca de mensagens entre linguagens
JSON binário com tipos adicionais de data, binário e idArmazenamento e protocolo de rede do MongoDB
Structs definidos por interface com codificação binária compactaRPC entre linguagens e pipelines de serialização
Layout de struct lido diretamente, sem etapa de decodificaçãoParsing zero-copy onde a latência importa
Tabelas planas de campos acessados por offsetDados de jogos e mobile lidos no lugar, sem alocação
Arrays colunares em memória em um layout compartilhadoTroca tabular zero-copy entre bibliotecas de análise
Faixas colunares com compressão e índices levesTabelas Hive e armazenamento em escala de warehouse
Codificação binária compacta do modelo de dados do JSONDispositivos restritos e tráfego IoT baseado em CoAP
JSON binário com referências compartilhadas para chaves repetidasServiços Java de alta taxa construídos sobre Jackson
Formatos de domínio
Objetos JSON codificando pontos, linhas e polígonosMapas web e APIs de feições geográficas
Log JSON de requisições, respostas e tempos HTTPRastros de rede de navegador compartilhados para depuração
Itens de feed XML com título, data e linkPublicar atualizações para leitores de feed
Texto simples com marcadores de pontuação para títulos e ênfaseREADMEs, documentação e conteúdo de sites estáticos
Capítulos XHTML compactados com metadados de pacote e espinhaDistribuição de e-books refluíveis